機械学習なdockerfileを書くときに気をつけとくと良いこと - nykergoto’s blog
みなさん機械学習系の環境構築はどうやってますか? 僕は最近は Docker を使った管理を行っています。 特に師匠も居なかったので、ぐぐったり人のイメージを見たり手探りで docker をつかいつかいしている中で、最初からやっとけばよかったなーということがいくつかあるのでメモとして残しておきます。 大きく2つです。 キャッシュは消す テストを書く キャッシュは消す ライブラリをいろいろと install すると大抵の場合ダウンロードしたファイルを保存されている場合が多いです。何かのタイミングで再びそのライブラリをインストールする際にはダウンロードしたファイルを使って、素早くインストールすることができます (この仕組みがキャッシュです)。 キャッシュがあると容量が重くなるという欠点があります。重たいイメージは pull に単に時間がかかりますから、システムとしてデプロイする時にトラフィックが
ubuntuでpyvenvしたときの落とし穴
dockerでアプリケーションテスト用の環境を作ろうとしたときにはまったので、誰得メモ。 python3.3のwebアプリケーションのテストをpostgresqlとかredisとかを簡単にリセットできる環境がほしいと思ったので、dockerで試していました。 で、なんかsaucyのイメージって公式っぽい base リポジトリにはなかったので、とりあえずppa:deadsnakesで各種バージョンのPythonが完備されているshimizukawa/python-allを使ってみました。 そして、dockerの中で環境作るためにpyvenvしてからのget-pip.pyをしたところ、pipが $VIRTUAL_ENV/bin じゃなくて、 $VIRTUAL_ENV/local/bin にインストールされてしまう問題に気づきました。 これだとPATHに含まれてないので、最初はpipのインストー
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